基于Achronix Speedster7t FPGA器件的AI基准测试
Achronix半导体公司推出了为AI优化的Speedster7t系列FPGA芯片，该系列包含专对于AI工作负载的强化计算引擎。随着AI在所有的领域变得普遍，在FPGA芯片上部署AI应用的需求促使了架构创新，关注点放在了在所有深度神经网络处理的核心中添加足够的计算能力来支持核心完成矩阵乘法运算，同时灵活使用FPGA的逻辑阵列来实现AI处理所需的各种其他运算。
AMD Versal AI Core 系列和 Versal AI Edge 系列旨在凭借 AI 引擎机器学习 ( ML ) 架构来提供突破性的 AI 推断加速。这一些器件的设计应用场景范围广泛，包括用于云端动态工作负载以及超高带宽网络，同时还可提供高级安全性功能。AI 和数据科学家以及软硬件开发者均可充分的利用高计算密度的优势来加速提升任何应用的性能。AI 引擎机器学习有着先进的张量计算能力，很适合用于高度优化的 AI 和 ML 应用。
Banana Pi BPI-F3 进迭时空RISC-V架构下，AI融合算力及其软件栈实践
面对未来大模型（LLM）、AIGC等智能化浪潮的挑战，进迭时空在RISC-V方向全面布局，通过精心设计的RISC-V DSA架构以及软硬一体的优化策略，将全力为未来打造高效且易用的AI算力解决方案。目前，进迭时空已经取得了显著的进展，成功推出了第一个版本的智算核（带AI融合算力的智算CPU）以及配套的AI软件栈。
陀螺仪LSM6DSV16X与AI集成(12)----SFLP获取四元数
在现代的运动跟踪和姿态检测应用中，低功耗、高精度的传感器数据融合处理慢慢的变重要。LSM6DSV16X传感器集成了SFLP（Sensor Fusion Low Power）算法模块，可以在低功耗模式下实现六轴传感器数据的高效融合。SFLP模块通过处理加速度计和陀螺仪的数据，生成一个表示设备姿态的四元数，这为游戏、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等应用中的精准运动追踪提供了技术上的支持。在本文中，我们将深入探讨如何利用SFLP模块获取四元数数据，并分析其在实际应用中的优势和实现方法。
陀螺仪LSM6DSV16X与AI集成(11)----融合磁力计进行姿态解算
MotionFX库包含用于校准陀螺仪、加速度计和磁力计传感器的例程。 将磁力计的数据与加速度计和陀螺仪的数据融合，可以大幅度提高姿态估计的精度。三轴加速度计提供设备的倾斜信息，陀螺仪提供角速度信息，而磁力计提供方位信息，三者结合能够给大家提供更加准确和稳定的三维方向和姿态信息。
